水轮机调速系统的状态方程

一、水轮机调速系统的状态方程动力学系统的状态变量,是确定该系统状态的最小一组变量。也就是说,当t≤t。时的输入作用和t=t。时的初始状态给定之后,这几个变量就完全可以描述系统的动态行为。如果我们把这些状态变量,看成是一个向量的各个分量,那么,这些状态变量的集合,就表示了一个状态向量,而这些状态变量的坐标轴就组成了一个空间,我们称其为状态空间。例如,对于我们熟知的笛卡尔直角坐标系来说,x、y、z就是三个状态变量。显然,如果减少其中任一个变量,就不足以确定空间一点的状态;而如果再增多一个变量,则其中一个变量     

无刷直流电机状态方程系数矩阵的动态更新

在无刷直流电机控制系统的仿真中如何快速动态地求解无刷直流电机的状态方程组是一个关键问题.在Matlab/Simulink环境中,利用C语言形式的系统函数来构建仿真模块,可灵活快速地实现复杂系统的仿真建模.把系数矩阵放在静态变量存储区,可直接修改状态方程组的系数矩阵,达到快速修改此系数矩阵的目的.另外,在每个仿真步长的输出阶段修改系数矩阵,达到了动态更新的目的.仿真结果表明,文中所提方法可快速实现无刷直流电机控制系统的仿真,并可方便地用于验证无刷直流电动机的控制算法和策略.     

用信号流图编制时域状态方程

用状态变量法研究电路或系统问题,首先应编制状态方程。使用矩阵的系统编写法,手续麻烦、运算复杂不太适用;直观编写法又只能适用于没有电容回路和电感割集情况,而且仍存在消去非状态变量的繁琐运算。本文提出的信号流图法既不象矩阵系统编写法那样复杂,也不受直观编写法电容回路和电感割集的限制。基本思想是:以状态变量作源点,状态变量的一阶导数作阱点,非状态变量既非源点也非阱点,而是中间变量,作出信号流图。根据所得流图,使用梅逊传输公式,就可得到状态方程。文中通过两个例子全面地说明了方法的实质及其应用。     

微电网分块并行实时仿真算法

微电网中含有大量的高频功率开关元件,对电力系统硬件在环实时仿真提出了很高的要求。为减轻逆矩阵法的存储压力,将整个微电网分割成多个子网络,仅存储计算子网络端口输入变量和内部状态变量等所需的各种参数。给出了选择端口输入变量及其列写网络方程的一般原则,研究了网络方程无向图的生成方法。采用状态变量作为子网络端口输入变量使迭代计算限制在网络局部。算例表明,所提网络分块求解的多端口混合等效方法能有效地解决数据存储和计算速度之间的矛盾,在基于FPGA的实时仿真器中能以5μs的仿真步长实现一个低压微网系统的实时仿真。     

高阶滑模控制永磁同步电机在线状态估计

为实现永磁同步电机的状态在线估计,采用一种新型带有微分器的高阶滑模控制技术.由于系统输出耦合,利用反馈线性化进行解耦.设计了高阶滑模控制器消除传统滑模控制中的抖颤问题,状态估计中的滑模变量及其微分值通过任意阶精确滑模微分器得到,避免复杂计算同时保证了精度,同时电机状态的估计值可以替代用于检测的传感器.仿真实验结果表明,多输入多输出的永磁同步电机系统具有较好的动态性能,同时其状态变量得到了在线精确估计.     

对《对“应用动态规划法选择梯级水电站的最优死水位”的一些看法》一文的答复

本刊1985年第二期刊登了许自达同志的《对“应用动态规划选择梯级水电站的最优死水位”的一些看法》一文(下称许文),实质是围绕顺序递推中一些概念问题,特别是状态方程逆转的问题而提出的。现一一答复如下,不妥之处尚请指正。状态转移方程是动态规划数学模型的重要组成部分之一,它将状态变量、决策变量和递推(或决策)方向有机地组合在一起,用函数的形式表达出来。逆序递推时通式为S_(i 1)=T_i(S_i,D_i)对顺序递推,如果阶段序号i和状态变量S_i的定义不变,而决策变量D_i定义为D_i=S_i,则顺序递推时状态转移方程通式为     

最佳控制与观测(四) 第五章 具有输出反馈的线性准最佳控制(非标准最佳控制)

第五章具有输出反馈的线性准最佳控制(非标准最佳控制) 5-1 输出反馈的线性准最佳控制,Lyapunov矩阵方程到目前为止我们所获得的最佳控制规律都要求实现全部状态变量x_1x_2…x_n的反馈,这是因为最佳控制问题在本质上要求利用全部运动信息的原故,然而在工程实际中有些状态变量是不容易甚至不可能直接量测的。这就希望利用输出变量y_1y_2……ym(m≤n)实现输出反馈,而输出变量的维数m一般低于状态变量的维数n,解决这个问题有两个途径:一个是设置状态     

动态矩阵在电站主蒸汽温度调节系统仿真中的应用

电站主蒸汽温度调节系统具有多输入、多输出的特点,其数学模型可以用状态方程来表示,并在仿真中运用动态因子法与动态矩阵可求解系统状态方程。在计算步长比较小的情况下,求解可以达到与四阶龙格一库塔法几乎相同的精度;在计算步长比较大的情况下,既可以满足精度的要求,又可以缩短计算时间,弥补了欧拉法的不足。     

基于模糊状态观测器的单元机组T-S模糊协调控制系统

针对多输入多输出非线性锅炉-汽机系统在负荷工作点大范围变动情况下的协调控制，设计了基于T-S模糊模型的包含模糊状态观测器的渐近跟踪控制系统。该方法将非线性系统在一些选定工况点进行线性化，采用并行分布补偿（PDC）方法，设计模糊渐近跟踪控制器和模糊状态观测器，以汽包压力为前件变量，构造T-S模糊控制系统。引入模糊状态观测器，成功地解决了部分状态变量不能测量的困难。使用线性矩阵不等式（LMI）方法进行了稳定性分析，保证了此控制系统的大范围稳定性。仿真结果验证了这种控制系统能够在大范围运行工况下工作良好。     

具有随机传感器测量衰减的多传感器融合估计器

研究了传感器存在测量输出随机衰减的不确定系统的融合状态估计问题。首先将系统中的不确定性用系统矩阵中的随机乘性干扰表示,测量衰减利用统计特性已知的随机变量进行描述;然后设计了一种局部状态估计结构,并以所有局部估计器的增益组成为决策变量,建立以对角加权估计误差平方和为目标函数的数学优化问题;由于最小化代价函数得到解析形式的决策变量是极其困难的,通过选取代价函数的一个上界并对其最小化,得到次优的决策增益;最后,利用算例仿真来验证有效性。     

Z源逆变器的多变量线性状态反馈控制

针对Z源逆变器具有的非线性特征,以及提高直流侧电压控制对负载变化的响应速度,提出适用于Z源逆变器独立发电系统的多变量线性状态反馈控制方案.首先,利用功率平衡在dq坐标系下建立了Z源逆变器的6阶系统模型,分析表明该系统属于3输入3输出的非线性系统;继而,利用求李导数的方法进行坐标变换,获得新坐标系下的系统可观可控的线性状态方程:在Z源电容电压的控制方程中引入了电感电流的附加控制以保证系统坐标变换时产生的一阶内部动态的稳定性:电压控制采用PI控制器确保了目标电压的无误差输出;最后.通过Simulink建立了仿真模型.验证了在负载性质变化时和输入电压变化时控制系统的有效性.     

负荷模型不确定性对多机系统小扰动稳定的影响分析

由于负荷模型是大量实际负荷元件的聚合,具有不确定性,因此研究负荷模型的不确定性对系统小扰动稳定的影响具有重要意义。基于综合负荷模型的状态空间描述,建立了系统状态方程和代数方程对状态变量和代数变量的偏导数矩阵的负荷子块的解析式,据此分析综合负荷模型对系统状态矩阵的影响。用所提出的灵敏度因子的定义分析其对系统特征根分布的影响,获得了一种分析负荷模型的不确定性对多机系统特征值分布影响的方法。该方法很好地解决了负荷模型参数在其不确定性范围内变化时如何影响多机系统的振荡模式这一问题。通过两区域四机系统的计算分析说明了所提出方法的有效性。     

一类切换系统的动态输出反馈控制器设计

针对一类非线性扰动项不满足匹配条件的蚤确定切换系统鲁棒动态输出反馈镇定问题,采用单李雅普诺夫函数方法和变量替换方法,研究了状态矩阵和控制输入矩阵同时带有未知、时变但有界的不确定性,且有外界干扰的切换系统,给出了不确定切换系统鲁棒可稳的充分备件。仿真结果表明,所设计的动态输出反馈控制器及相应的切换策略保证了闭环系统渐近稳定。     

基于目标全息反馈的Back-stepping自适应励磁控制器的研究

针对实际中含有较多的状态变量,通过目标全息反馈法将实际中比较关系放至同一个状态方程中,根据新的状态方程,逐步设计对应的李雅普诺夫函数,根据函数的正定性和导数的负定性来保证系统的稳定性。由于控制函数的表达式中含有较多的系统参数,设计了二阶的扩张状态跟踪器来跟踪和补偿这些扰动,保证系统的鲁棒性。     

基于李亚普诺夫方法的有源电力滤波器电流稳定控制

为确保负载和系统参数变化时有源电力滤波器的稳定运行,提出一种基于李亚普诺夫理论的控制方法。以补偿电流和直流侧电压的跟踪误差作为状态向量和输出向量,逆变器开关通断的占空比为输入向量来建立状态方程。用状态向量构建李亚普诺夫函数,根据稳定条件确定输入向量,保证控制过程的收敛性。考虑到时变负载会引起直流侧电压较大的波动,用直流侧电压的平均值来建立状态向量。分析系统参数与性能之间的关系,得到参数的取值范围。通过Matlab/Simulink进行整流负载和直流调速负载仿真实验,在负载时变和系统参数变化的情况下,有源电力滤波器运行稳定,证明该方法的有效性。     

基于高斯函数-最大熵展开的风电并网系统概率潮流计算

为有效计及风电出力随机性对电网运行状态的影响,在风电并网系统中提出一种基于高斯函数-最大熵原理的改进半不变量概率潮流计算方法。首先,以高斯函数为风速分布信息的载体,在此基础上采用改进反射核密度估计,建立计及风速有界性的风电出力概率模型,以便精确地求取描述风电出力随机性的各阶矩、半不变量等数字特征。然后,基于节点电压、支路功率等状态变量的数字特征,采用高斯函数改进最大熵模型进行状态变量的分布展开,由高斯函数的数量和性质来计及输入侧风速分布形状对输出侧状态变量分布的影响。同时将所提改进最大熵模型的约束由积分形式转为代数形式,提升计算效率。最后,以IEEE30节点系统对所提方法进行测试,结果证明了所提方法的有效性、准确性。     

基于一阶混和Petri网的混合系统结构分析

文中提出一种分析混和系统结构的新方法,称为一阶混和Petri网.对一阶混和Petri网进行了定义,并描述了其使能和点火规则;运用位置不变量和变迁不变量对一阶混和Petri网的结构进行分析,并通过求解混和状态方程来获得位置不变集和变迁不变集;最后用一个例子来阐明如何运用不变量来进行结构分析.     

基于状态观测器的电力系统阻尼控制

研究了基于状态观测器的电力系统阻尼控制器设计方法.建立了包含4阶发电机模型和3阶励磁系统模型的多机电力系统线性化状态方程,并计算出其矩阵A的特征值和系统阻尼比.通过观察系统的阻尼强弱,根据所要求配置的极点,采用全维和降维状态观测器方法,求出观测器增益和系统反馈增益进行反馈控制.该方法的优点在于不需要测量系统的所有状态变量.在4机2区算例中,求出2种观测器的综合闭环系统的零输入响应,通过比较估测值与实际值的变化情况,验证了该方法改善电力系统阻尼特性的有效性.     

单元机组负荷系统的多变量模型算法解耦控制

单元机组负荷系统是具有耦合的两输入两输出多变量系统,具有较大的惯性。模型算法控制是基于对象脉冲响应模型的一种预测控制,在惯性迟延对象的控制中有很好的应用。文章首先将系统分解为2个双输入单输出系统,并分别用模型算法控制设计控制器,通过联立求解二元一次矩阵方程组,达到解耦设计的目的。通过300 MW机组负荷系统的仿真,验证了该方法的有效性。     

考虑不确定性变量模糊相关性的智能配电网概率潮流计算

智能配电网的发展伴随着大规模光伏发电、风电和电动汽车的并网。为处理上述新型电源和负荷的不确定性及相关性,提出一种考虑变量模糊相关性的配电网概率潮流计算方法,建立了不确定性变量概率模型,用三角模糊数表示输入变量之间的相关系数,采用改进的三点估计法计算配电网模糊概率潮流。针对相关系数的模糊性,通过模糊化Nataf变换生成具有模糊相关性的样本,求得系统输出变量各阶模糊原点矩,并采用改进的Cornish-Fisher级数拟合得到状态变量的模糊概率分布及隶属度函数。以改进的IEEE33节点系统进行测试分析,说明文中方法的准确性、高效性和实用性。在此基础上,分析了变量模糊相关性对配电网运行状态波动的影响。